עיצוב מודולרי וייצור של רובוט חכם המבוסס על אסטרטגיה בקרת לולאה סגורה
Summary
אנו מציגים את פרוטוקול על עיצוב מודולרי, ייצור רובוטים חכמים לעובדים מדעיים וטכניים עיצוב חכם רובוטים במשימות הפקה מיוחדת המבוססת על הצרכים האישיים פרטנית עיצוב.
Abstract
רובוטים חכמים הם חלק של דור חדש של רובוטים כי הם מסוגלים לחוש את הסביבה, תכנון הפעולות שלהם, בסופו של דבר להגיע ליעדם. בשנים האחרונות, הסתמכות על רובוטים הן בחיי היומיום והן בתעשייה גדל. הפרוטוקול המוצע במאמר זה מתאר עיצוב וייצור של רובוט טיפול עם אלגוריתם חיפוש חכם, פונקצית זיהוי אוטונומית.
קודם כל, המודולים עבודה שונים הם ומארזים להשלמת הבנייה של פלטפורמת עבודה והתקנת manipulator רובוטית. לאחר מכן, אנחנו עיצוב מערכת בקרת לולאה סגורה, אסטרטגיה השליטה המוטורית ארבעה-רביע, בסיועם של איתור באגים בתוכנה, כמו גם להגדיר זהות ההילוכים (ID), קצב השידור ופרמטרים אחרים לעבוד כדי להבטיח כי הרובוט משיגה את הדינמיקה הרצוי ביצועים וצריכת אנרגיה נמוכה. בשלב הבא, אנחנו באגים החיישן כדי להשיג היתוך רב לרכוש באופן מדויק מידע על איכות הסביבה. לבסוף, אנו מיישמים את האלגוריתם רלוונטיים, אשר יכול לזהות את ההצלחה של הפונקציה של הרובוט עבור יישום נתון.
היתרון של גישה זו הוא האמינות שלה ועל גמישות, ככל המשתמשים יכול לפתח מגוון רחב של תוכניות בנייה חומרה לנצל את מאתר הבאגים מקיף ליישם את אסטרטגיית שליטה חכמה. זה מאפשר למשתמשים להגדיר דרישות אישית בהתבסס על הצרכים שלהם עם יעילות גבוהה ועמידות.
Introduction
. רובוטים הם מכונות מורכבות, אינטליגנטי, המשלבים ידע של מספר דיסציפלינות, כולל מכניקה, אלקטרוניקה, בקרה, מחשבים, חיישנים, בינה מלאכותית 1,2. יותר ויותר, רובוטים הם סיוע או אפילו החלפת בני אדם במקום העבודה, במיוחד בייצור התעשייתי, בשל היתרונות רובוטים בעלי בביצוע משימות חוזרות או מסוכן. העיצוב של פרוטוקול רובוט אינטליגנטי במחקר הנוכחי מבוסס על אסטרטגיה בקרת לולאה סגורה, במיוחד נתיב תכנון מבוסס על אלגוריתם גנטי. יתר על כן, מודולים פונקציונליים כבר בקפדנות חצויה3,4, אשר עשוי לספק בסיס מוצק לעבודה אופטימיזציה בעתיד, כך הרובוטים יש יכולת חזקה עבור שדרוגים.
מימוש פלטפורמה רובוטית מודולרי מתבסס בעיקר על השיטות הבאות: שילוב רב ממדית אסטרטגית הבקרה השליטה המוטורית מודול5,6, וחקירה חכם מבוסס על אלגוריתם גנטי במודול אלגוריתם אופטימיזציה.
אנו משתמשים כפול בקרת לולאה סגורה של מנוע DC, פעולת מנוע ארבע-רביע במודול השליטה המוטורית. בקרת מהירות כפולה לולאה סגורה פירושה כי הפלט של וסת מהירות משמש הקלט של הרגולטורים הנוכחי, ומאפשרת לשלוט זרם מומנט המנוע. היתרון של שיטה זו הוא כי מומנט המנוע ניתן לשלוט בזמן אמת בהתבסס על ההבדל בין מהירות נתונה המהירות בפועל. כאשר ההבדל בין נתון בפועל המהירויות הוא יחסית גדול, מגביר מומנט המנוע ומהירות המהירות משתנה מהר יותר לנהוג את מהירות המנוע כלפי הערך נתון מהר ככל האפשר, מה שהופך עבור מהירה בתקנה7, 8 , 9. לעומת זאת, כאשר המהירות יחסית קרוב לערך נתון, זה יכול לצמצם אוטומטית את מומנט המנוע כדי להימנע מהירות מופרזת, המאפשר את המהירות להשיג את הערך הנתון יחסית מהר עם שגיאה6, 10. מאז הפעם שוות ערך קבוע של הלולאה הנוכחי חשמלי הוא קטן יחסית, מנוע ארבע-רביע11,12 יכול להגיב מהר יותר כדי לדכא את ההשפעה של הפרעות כאשר המערכת כפופים הפרעה חיצונית. זה מאפשר לו לשפר את יציבות נגד שיבוש היכולת של המערכת.
אנו בוחרים את אלגוריתם גנטי אופטימיזציה חכמה עם היעילות הגבוהה ביותר בהתבסס על התוצאות של סימולציה להפעיל ב- MATLAB. אלגוריתם גנטי הוא אלגוריתם חיפוש מקביל סטוכסטי מבוסס על התיאוריה של הברירה הטבעית בגנטיקה. היא מהווה שיטה יעילה למציאת הפתרון המיטבי גלובלית, בהעדר כל מידע ראשוני. זה רואה קבוצת הפתרונות לבעיית אוכלוסיה, ובכך מגדיל את איכות הפתרון באמצעות בחירה רציפה, מוצלב, מוטציה, פעולות גנטיות אחרות. לגבי דרך תכנונו חכמה רובוטים, הקושי עולה כתוצאה אין מספיק מידע ראשוני, סביבות מורכבות ו- nonlinearity. אלגוריתמים גנטיים טובים מסוגלים לפתור את הבעיה של נתיב תכנון בשל היכולת הכללית אופטימיזציה, הסתגלות חזקות ועמידות בפתרון בעיות לא-ליניאריות; אין הגבלות מסוימות על הבעיה; תהליך החישוב היא פשוטה; ויש דרישות מיוחדות חיפוש מקום 13,14.
Protocol
Representative Results
Discussion
בנייר זה, תיכננו סוג של רובוט אינטליגנטי יכול להיות בנוי באופן עצמאי. אנחנו ליישם אלגוריתם חיפוש אינטליגנטי המוצע והכרה אוטונומית על ידי שילוב של מספר תוכנות עם חומרה. בפרוטוקול, הצגנו גישות בסיסיות לקביעת התצורה של החומרה, באגים הרובוט אינטליגנטי, אשר עשוי לסייע למשתמשים לעצב מבנה מכני מ…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
המחברים רוצה לבטא את מר Yaojie הוא תודתם על עזרתו ביצוע הניסויים דיווח בעיתון הזה. עבודה זו נתמך בחלקה על ידי נבחרת מדעי הטבע קרן של סין (מספר 61673117).
Materials
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L1-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L2-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L3-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L4-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L5-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L5-2 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3A | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3B | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3C | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3F | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3G | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3H | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3J | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I3 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I5 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I7 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | CGJ | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM1 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM2 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM3 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM4 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX1 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX2 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX3 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX4 | |
| Steering gear structure component | UPTECMONYH HAR | KD | |
| Steering gear structure component | UPTECMONYH HAR | DP | |
| Infrared sensor | UPTECMONYH HAR | E18-B0 | Digital sensor |
| Infrared Range Finder | SHARP | GP2D12 | |
| Gray level sensor | SHARP | GP2Y0A02YK0F | |
| proMOTION CDS | SHARP | CDS 5516 | The robot steering gear |
| motor drive module | Risym | HG7881 | |
| solder wire | ELECALL | 63A | |
| terminal | Bright wire | 5264 | |
| motor | BX motor | 60JX | |
| camera | Logitech | C270 | |
| Drilling machine | XIN XIANG | 16MM | Please be careful |
| Soldering station | YIHUA | 8786D | Be careful to be burn |
| screwdriver | EXPLOIT | 043003 | |
| Tweezers | R`DEER | RST-12 |
References
- Charalampous, K., Kostavelis, I., Gasteratos, A. Robot navigation in large-scale social maps: An action recognition approach. Expert Syst Appl. 66 (1), 261-273 (2016).
- Huang, Y., &Wang, Q. N. Disturbance rejection of Central Pattern Generator based torque-stiffness-controlled dynamic walking. Neurocomputing. 170 (1), 141-151 (2015).
- Tepljakov, A., Petlenkov, E., Gonzalez, E., Belikov, J. Digital Realization of Retuning Fractional-Order Controllers for an Existing Closed-Loop Control System. J Circuit Syst Comp. 26 (10), 32-38 (2017).
- Siluvaimuthu, C., Chenniyappan, V. A Low-cost Reconfigurable Field-programmable Gate Array Based Three-phase Shunt Active Power Filter for Current Harmonic Elimination and Power Factor Constraints. Electr Pow Compo Sys. 42 (16), 1811-1825 (2014).
- Brogardh, T., et al. Present and future robot control development – An industrial perspective. Annu Rev Control. 31 (1), 69-79 (2007).
- Wang, E., Huang, S. A Novel DoubleClosed Loops Control of the Three-phase Voltage-sourced PWM Rectifier. Proceedings of the CSEE. 32 (15), 24-30 (2012).
- Li, D. H., Chen, Z. X., Zhai, S. Double Closed-Loop Controller Design of Brushless DC Torque Motor Based on RBF Neural Network. , 1351-1356 (2012).
- Tian, H. X., Jiang, P. L., Sun, M. S. Double-Loop DCSpeed Regulation System Design Basd On OCC). , 889-890 (2014).
- Xu, G. Y., Zhang, M. Double Closed-Loop Feedback Controller Design for Micro Indoor Smart Autonomous Robot). , 474-479 (2011).
- Chen, Y. N., Xie, B., Mao, E. R. Electric Tractor Motor Drive Control Based on FPGA. , 271-276 (2016).
- Zhang, J., Zhou, Y. J., Zhao, J. Study on Four-quadrant Operation of Brushless DC Motor Control Method. Proc. International Conference on Mechatronics, Robotics and Automation. (ICMRA 2013). , 1363-1368 (2013).
- Joice, C. S., Paranjothi, S. R., Kumar, V. J. S. Digital Control Strategy for Four Quadrant Operation of Three Phase BLDC Motor With Load Variations. Ieee T Ind Inform. 9 (2), 974-982 (2013).
- Drumheller, Z., et al. Optimal Decision Making Algorithm for Managed Aquifer Recharge and Recovery Operation Using Near Real-Time Data: Benchtop Scale Laboratory Demonstration. Ground Water Monit R. 37 (1), 27-41 (2017).
- Wang, X. S., GAO, Y., Cheng, Y. H., Ma, X. P. Knowledge-guided genetic algorithm for path planning of robot. Control Decis. 24 (7), 1043-1049 (2009).
